KI in der Lieferkette: Wie funktioniert KI in der Lieferkette?

Was ist KI im Lieferkettenmanagement? ​

KI im Lieferkettenmanagement nutzt intelligente Technologien wie maschinelles Lernen, generative KI und Automatisierung, um Abläufe zu verbessern. Sie hilft Unternehmen, alles zu verwalten - vom Materialeinkauf bis zur Auslieferung der Produkte. KI kann schnell große Datenmengen von Lieferanten, Transport und Kundennachfrage untersuchen.  

​ ​  Aus diesem Grund haben 68 % der Lieferkettenunternehmen KI in ihren Betrieb aufgenommen. Sie hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und Verzögerungen zu vermeiden. Außerdem kann künstliche Intelligenz die täglichen Aufgaben automatisieren und menschliche Fehler reduzieren. Mit KI werden Lieferketten schneller, flexibler und kostengünstiger. So können Unternehmen schnell auf Veränderungen reagieren und die Kundenzufriedenheit aufrechterhalten. Insgesamt verwandelt KI Lieferketten in intelligentere, effizientere Systeme, die für die Zukunft gerüstet sind.

Wie funktioniert KI im Supply Chain Management?

Derzeit hat die KI einen erheblichen Einfluss auf die Lieferkettenpraxis. Unternehmen der Lieferkette nutzen nun Vorhersagemodelle, Automatisierung und generative KI, um ihr gesamtes Geschäft zu planen und zu betreiben. Laut dem Bericht von Gartner können Unternehmen bis 2028 davon ausgehen, dass KI-Modelle 25 % der KPI-Informationen in der Lieferkette generieren werden.  ​  ​ 

Jetzt kann KI allgemeine Trends erkennen, Aufgaben schneller erledigen und bei der Entscheidungsfindung helfen. In den verschiedenen Phasen der Lieferkette bringt KI viele Vorteile mit sich. Dazu gehören: 

Vorratsmengen

Überprüfung von Lagerdaten, Echtzeitbeständen und Meldebeständen

Logistische Daten

Überwachung der Lieferzeiten, der Lieferwege, der verbrauchten Treibstoffmenge und der gesamten Transportkosten.

Leistung der Lieferanten

  Kontrolle der Qualität, fristgerechte Lieferung, Gewährleistung der Zuverlässigkeit  

Wetter und Verkehr ​

Aktualisierung bei Verspätungen aufgrund von schlechten Wetterbedingungen oder Verkehrsproblemen. 

Kundennachfrage

Überprüfung von Aufträgen, Einkaufstrends, Warenrücksendungen und der saisonalen Entwicklung der Nachfrage.

Lieferant Kosten ​

Überprüfung der Materialpreise zusammen mit den Kosten für den Transport von Waren und Arbeitskräften. 

Werksdaten

Sammlung von Daten über den Einsatz von Maschinen, Wartungspläne und deren Effizienz. 

Markttrends

  Es hilft, die aktuellen Rohstoffpreise, Nachfrageänderungen und das Weltgeschehen zu kennen. 

IoT-Daten

  Überprüfung der Echtzeitdaten von Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Maschinenstatus von Sensoren. 

Regulatorische Daten

 Sicherstellen, dass die Unternehmen die Sicherheits-, Handels- und Umweltvorschriften einhalten.

Alles in allem können Manager dank KI in der Lieferkette also einen umfassenden Überblick über ihr Unternehmen gewinnen. Das ist mit veralteten Systemen nicht möglich.

Vorteile von AI in der Lieferkette

Die Lieferkettenbranche wächst mit Hilfe von KI rasant. Deshalb setzen Manager aus dieser Branche ihr Know-how jetzt in verschiedenen Phasen der Lieferkette und Logistik ein. Sie nutzen es in Lagern, auf Transportwegen und in Fabriken. Die KI im Lieferkettenmanagement hat in der Tat mehrere positive Ergebnisse hervorgebracht. 

1. Verbesserte Bedarfsprognose und -planung

KI hilft bei der Erstellung genauerer Nachfrageprognosen, indem sie eine große Menge an Daten analysiert. Daher kann sie Trends erkennen und genauere Vorhersagen treffen. Deshalb ist die Gefahr, dass die Vorräte ausgehen, geringer. Wenn Unternehmen Nachfrageschwankungen vorhersehen, können sie ihre Arbeitskräfte besser organisieren und die Vorräte effizienter nutzen. Das macht die Produktion effizienter und senkt die Ausgaben. 

• Ein Beispiel: ein Lieferkettenunternehmen namens ​ ​  

2. Verbesserte Lagereffizienz

Mithilfe von KI automatisieren Unternehmen Lageraufgaben, wie z. B. das Nachverfolgen von Vorräten und das Verpacken, auf effizientere Weise. KI in der Lieferkette verringert das Risiko von Fehlern und verbessert die Art und Weise, wie die Mitarbeiter der Lieferkette Produkte kommissionieren. Außerdem hilft KI dabei, die Nutzung des Lagerraums zu maximieren. Infolgedessen können Lagerhäuser Dinge schneller abwickeln, weniger Geld für den Betrieb ausgeben und produktiver werden.

• Amazon zum Beispiel hat über 750.000 Roboter eingesetzt, um die Effizienz seiner Lager zu steigern. Sie können auch Artikel transportieren und Pakete sortieren. ​ ​ 

3. Echtzeit-Transparenz über die gesamte Lieferkette

KI zieht Daten von mehreren Standorten in Echtzeit ab. Sie kann dann analysieren und verfolgen, was in der Lieferkette passiert. Außerdem kann KI die Warenbewegungen verfolgen, so dass Unternehmen Störungen reibungslos bewältigen und Sendungen rechtzeitig verschicken können. So hilft sie Unternehmen, offener für die Zusammenarbeit verschiedener Gruppen zu bleiben. So wird sichergestellt, dass die Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. ​

• So ist Tesco beispielsweise eine Partnerschaft mit Roambee, einer KI-basierten Plattform, eingegangen, um einen Echtzeiteinblick in seine Lieferkette zu erhalten. Dadurch konnte die Bestandsgenauigkeit an 3000 Standorten verbessert werden. ​.
  

4. Verbessertes Bestandsmanagement und Optimierung ​

 KI in der Lieferkettenprognose stellt sicher, dass die Nachfrage genau vorhergesagt wird und die Lagerbestände entsprechend angepasst werden, um diese Vorhersagen zu erfüllen. Dadurch werden überschüssige Lagerbestände abgebaut, die Lagerhaltungskosten gesenkt und das Unternehmen kann die Produkte weiterhin anbieten. Wenn die Bestandsverwaltung automatisiert ist, gibt es weniger Fehler bei den Bestellungen, weniger Abfall und die Kunden sind zufriedener.

•  Nun nutzt das Bestandsbuchhaltungssystem von Target die Vorteile der KI. Es prognostiziert die Nachfrage und verfolgt die Lagerbestände. Dadurch konnte das Unternehmen die Wahrscheinlichkeit von Lagerengpässen verringern und die Bestandsgenauigkeit verbessern. ​ ​​

5. Automatisierung von Routineaufgaben und Arbeitsabläufen

 KI übernimmt die automatisierte Dateneingabe, verwaltet Bestellungen und verfolgt den Versandstatus. Darüber hinaus ermöglicht sie es den Mitarbeitern, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. Dank der Automatisierung können Unternehmen effizienter arbeiten. Sie können Fehler vermeiden und die gesamten Geschäftsabläufe beschleunigen. Auf diese Weise können Unternehmen durch die Vereinfachung der täglichen Arbeit schneller auf Kundenbedürfnisse reagieren.

•  ​ hat ein KI-Modell eingeführt, das Routineaufgaben automatisiert und die Produktivität verbessert.

6. Reduzierte Betriebskosten und menschliche Fehler 

Die Einführung von KI in die Lieferkettenaktivitäten kann die Kosten senken. Dies wird durch die Optimierung der Ressourcen und die Minimierung von Fehlern erreicht. Diese fortschrittliche Technologie führt Prognosen durch, pflegt genaue Bestandsdaten und wickelt die Logistik effektiv ab. Daher ist weniger menschliches Eingreifen erforderlich, was bedeutet, dass fast keine menschlichen Fehler auftreten.

• Dank dieser Effizienz gibt das Unternehmen tendenziell weniger für Betriebskosten aus und erzielt mehr Einnahmen. Laut der Vorhersage von BofA Securities könnte Amazon ​ ​ 

7. Schnellere und intelligentere Entscheidungsfindung

 KI hilft Unternehmen, Entscheidungen schneller und effektiver zu treffen. Sie ermöglicht den Zugriff auf Live-Datenanalysen und Prognosen. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben und Risiken effektiv zu managen. Sie können sogar Chancen nutzen, wenn sie sich bieten. 

• Bessere Entscheidungsfähigkeiten sorgen für mehr Zuverlässigkeit und Wettbewerbsfähigkeit in der Lieferkette. Deshalb nutzt Amazon KI zur Vorhersage seiner täglichen ​  ​  

Anwendungsfälle von KI in der Lieferkette

Künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass Lieferketten schneller, effizienter und anpassungsfähiger funktionieren. KI spielt eine Rolle bei der Entscheidungsfindung in Bezug auf Nachfrage und Routenplanung und hilft Unternehmen, Fehler zu vermeiden, Kosten niedrig zu halten und effizienter zu arbeiten. Zu den wichtigsten Beispielen, bei denen das IoT eine wichtige Rolle spielt, gehören: 

KI für Bedarfsprognosen und Bestandsplanung

KI in der Lieferkette kann Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen treffen. Dazu werden vergangene Umsätze, aktuelle Trends und das Kaufverhalten analysiert. Dies hilft Unternehmen, ihre Lagerbestände richtig zu verwalten und unnötige Lagerbestände zu vermeiden. Darüber hinaus nutzen sie KI für eine genaue Bestandsplanung, wodurch Verderb reduziert wird.

Lagerautomatisierung und Robotik   

Heute übernehmen KI-gestützte Modelle die Sortierung, Kommissionierung und Verpackung von Produkten in Lagern. Dadurch können Unternehmen ihre Arbeit schneller und genauer erledigen. Darüber hinaus können Roboter die Auftragsabwicklung beschleunigen. Sie können mehr E-Commerce-Anfragen bearbeiten und verursachen dabei weniger Fehler. 

Intelligente Routenoptimierung und Lieferung 

KI im Lieferkettenmanagement ist auf aktuelle Informationen angewiesen. Dazu gehören Verkehr, Wetter und Kraftstoffverbrauch. Sie bietet die schnellsten und kostengünstigsten Möglichkeiten zur Lieferung von Waren. Darüber hinaus führt sie zu schnelleren Lieferungen, optimiert Routen und verbraucht weniger Kraftstoff. 

Lieferantenrisikomanagement

KI kann die Aktivitäten von Lieferanten sowie geopolitische Risiken überwachen. Sie informiert Unternehmen über potenzielle Störungen und ermöglicht ihnen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus gewährleistet dies eine nahtlose Lieferkette. Auf diese Weise können Unternehmen gute Beziehungen zu ihren Partnern in der Lieferkette aufbauen. 

Vorausschauende Wartung in der Logistikausrüstung

KI analysiert Maschinendaten, um potenzielle Probleme vorherzusagen und Ausfälle zu verhindern. Durch KI können Unternehmen eine Warnung erhalten, um Verzögerungen und teure Reparaturen zu vermeiden. Auf diese Weise erhöht sie die Unternehmenssicherheit und sorgt dafür, dass der Betrieb ohne Verzögerungen läuft.

Zukünftige Trends in KI-gesteuerten Lieferketten

Im Laufe des Jahres 2025 wird der Supply-Chain-Sektor fortschrittliche Technologien einführen. Das Ziel besteht darin, diese Technologien zu nutzen, um Effizienz, Einfachheit und Nachhaltigkeit zu erreichen. Lassen Sie uns also hier einige der beliebten Zukunftstrends der KI in der Lieferkette kennenlernen. 

Hyperautomatisierung in der Logistik

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Lieferketten verwalten. Heute übernimmt die intelligente Hyperautomatisierung der KI alle Aufgaben in der Logistik. Sie trifft Entscheidungen, plant und löst Probleme. 

Unternehmen, die KI einsetzen, stellen fest, dass sie dadurch 15 % ihrer Kosten einsparen. Außerdem verbessert sich die Genauigkeit ihrer Abläufe um 25 %. Daher verringert der Einsatz autonomer Lieferketten die Fehlerwahrscheinlichkeit. Dies fördert sogar die Fähigkeit, den Betrieb auszuweiten. ​​ 

Selbstfahrende Lieferfahrzeuge und Drohnen ​

Der Einsatz von autonomen Fahrzeugen und Drohnen für Lieferungen auf der letzten Meile hat begonnen. Unternehmen nutzen sie, um die Wahrscheinlichkeit von verkehrsbedingten Verzögerungen zu verringern. Unternehmen stellen sicher, dass diese selbstfahrenden Autos und Drohnen Lieferungen wirtschaftlicher machen.  

Sie zeigen großartige Ergebnisse bei der Beschleunigung von Abholungen und Lieferungen. Beliebtes Pizzabackunternehmen ​​ 

Digitale Zwillinge der Lieferkette

Digitale Zwillinge sind virtuelle Nachbildungen eines Lieferkettensystems. Unternehmen nutzen diese KI in der Lieferkette, um verschiedene Änderungen auszuprobieren, Risiken zu erkennen und bessere Pläne zu erstellen. 

Es hilft Teams zu verstehen, wie sich Änderungen auswirken werden, bevor sie diese umsetzen. Mit digitalen Zwillingen simuliert Unilever seine Fabriken und sein Lieferantennetzwerk. Dies trägt zu einer besseren Planung und Vorhersage von Risiken in der Produktion bei. ​ ​ 

KI-gestützte Nachhaltigkeitsüberwachung

KI ermöglicht es Unternehmen, ihren CO2-Fußabdruck zu überwachen. Außerdem reduziert sie die Menge an Abfall, die sie produzieren. Sie achtet auch auf den Stromverbrauch. Mit diesem Wissen ist es wahrscheinlicher, dass Unternehmen ihre Umweltziele erreichen. 

Sie können nun die Vorschriften einhalten und ihre Nachhaltigkeitspraktiken verbessern. ​ ​ 

Edge-KI für Echtzeitentscheidungen an der Quelle

Edge-KI verlagert die Entscheidungsfindung näher an den Ort, an dem die Daten erstellt werden, beispielsweise in Fabriken oder Lkw. Mit oder ohne Internetverbindung kann sie Ihre Daten sofort verarbeiten. 

Aus diesem Grund werden die Arbeitszeiten in der Lieferkette verkürzt, die Sicherheit der Mitarbeiter erhöht und die Unternehmen können ihre Kosten senken. Edge ​ ​

Herausforderungen und Überlegungen ​

  is very helpful. But, it also introduces some challenges. So, let's look at them: AI in supply chain management It is true that 

Datenschutz und -sicherheit

Bei der Verwaltung der Lieferkette werden viele Geschäfts- und Kundendaten verwendet, die von KI genutzt werden. Wenn keine angemessenen Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, kann jeder diese Daten stehlen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, eine leistungsstarke Verschlüsselung zu verwenden. Darüber hinaus müssen Sie die Zugriffsverwaltung gründlich überprüfen und die Einhaltung der Vorschriften sicherstellen. So bewahren Sie das Vertrauen Ihrer Kunden. 

Anfängliche Investitionen und Implementierungsbarrieren

Die Einführung von KI in der Lieferkette kann für kleinere oder mittelständische Unternehmen kostspielig sein. Das liegt daran, dass sie Änderungen an der Infrastruktur, den Erwerb neuer Softwarelizenzen und die Integration neuer Systeme erfordert. All dies kostet Zeit und Ressourcen. Infolgedessen hindern diese Kosten Unternehmen daran, KI vollständig einzuführen. Sie hindern Unternehmen sogar daran, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. 

Talentlücken und Ausbildung

Es gibt nicht genügend Fachkräfte, die wissen, wie KI in Lieferketten eingesetzt wird. Daher stoßen Unternehmen häufig auf Schwierigkeiten bei der Schulung ihrer Mitarbeiter. Wenn Teammitglieder KI-Tools nicht effektiv nutzen können, werden sie wichtige Erkenntnisse daraus nicht gewinnen können.  

Ethische und Transparenzbelange

KI-Entscheidungen sind oft schwer zu erklären, was zu Vertrauensproblemen führen kann. Außerdem führen unklare Algorithmen oder verzerrte Daten oft zu unfairen Ergebnissen. Aus diesem Grund müssen Unternehmen Transparenz in Bezug auf KI wahren und ethische Kontrolle darüber ausüben.